背景：生物医学事件提取是生物医学研究中最前沿的领域之一。 生物医学事件提取的两个主要子任务是触发器识别和参数检测，它们都可以视为分类问题。 然而，传统的最先进的方法是基于支持向量机（SVM）的，具有大量手动设计的一键表示特征，这需要大量工作，但单词之间缺乏语义关系。用于生物医学事件提取的多种分布式表示方法。 该方法结合了由基于依赖项的单词嵌入和以分布式方式表示的基于任务的功能组成的上下文，作为深度学习模型的输入来训练深度学习模型。 最后，我们使用softmax分类器对示例候选进行标记。结果：与事